一种自动测量硬度压痕的硬件与方法

AITNT
正文
推荐专利
一种自动测量硬度压痕的硬件与方法
申请号:CN202510331314
申请日期:2025-03-20
公开号:CN120177262A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本申请涉及硬度测量领域,公开了一种自动测量硬度压痕的硬件与方法,包括以下步骤:S1.试件检测;通过硬度计对试件施加压力,硬度计上搭载图像传感器,S2.图像的上传;利用电路板控制显微镜的物镜切换和照明系统,根据压痕大小和测量要求选择合适的物镜和照明亮度,触发图像传感器进行图像采集;S3.图像处理,使用预训练的卷积神经网络对图像进行处理;S4.硬度计算,使用维氏或布氏硬度公式计算试件硬度。通过将硬度计与搭载NPU的电路板及图像采集系统紧密集成,实现了自动化的硬度检测与压痕测量流程,从试件放置、硬度测试到压痕图像采集、分析与硬度计算,能够快速满足工业生产中对大量试件硬度检测的需求,有效提高生产效率和产能,无需基于传统计算机系统,可以低成本高质量完成检测工作。
技术关键词
图像传感器 硬度计 卷积神经网络模型 试件 电路板 神经网络对图像 照明系统 物镜 图像采集系统 像素 显微镜 生成特征 计算机系统 边缘检测 图像分割 处理器 图像处理 工业生产
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种子宫内膜良恶性疾病辅助预测模型构建方法及系统
卷积神经网络模型 训练样本数据 预测模型构建方法 焦点损失函数 子宫
2
基于大规模预训练模型的智能问答系统及其优化方法
预训练模型 智能问答系统 指数 统计特征 因子
3
一种射频线的检测方法和检测装置
检测组件 测温芯片 读写器 阻抗匹配模块 射频接头
4
基于大语言模型的画像生成与特征相似性推荐方法及系统
大语言模型 视频特征提取 音频特征提取 卷积神经网络模型 特征提取模块
5
一种基于深度学习的浮游动物分类与计数方法及系统
计数方法 训练集数据 卷积神经网络模型 深度学习框架 图像数据采集模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号